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从词嵌入到BERT模型——自然语言处理中预训练技术的发展历程

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简介：
本文探讨了自然语言处理领域中预训练技术的发展，重点介绍了从词嵌入方法到BERT模型的演进过程及其重要影响。 从Word Embedding到Bert模型：自然语言处理中的预训练技术发展史，适用于资料备份与查阅。

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  • 从词嵌入到BERT模型——自然语言处理中预训练技术的发展历程
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    本文探讨了自然语言处理领域中预训练技术的发展，重点介绍了从词嵌入方法到BERT模型的演进过程及其重要影响。 从Word Embedding到Bert模型：自然语言处理中的预训练技术发展史，适用于资料备份与查阅。
     
  • 中文自然语言处理预训练模型-知乎
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    本项目致力于研究和开发适用于中文自然语言处理任务的预训练模型，旨在推动相关技术在知乎平台及其社区的应用与发展。 资源来源为https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors。
     
  • 预训练模型在自然语言处理中的应用
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    本研究探讨了预训练模型在自然语言处理领域的最新进展与应用，涵盖了文本理解、生成及各类任务优化。 当前预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成功。本报告主要涵盖以下四个部分：1）介绍预训练模型的原理，包括其结构、学习准则及发展历程；2）探讨预训练模型的应用方法，具体涉及如何通过任务转换、多步迁移和改进精调等手段来提升预训练模型在各种下游任务上的性能。
     
  • 主题模型在自然语言处理中的发展历程
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    本文综述了主题模型在自然语言处理领域的发展历程，探讨其关键技术、应用进展及未来趋势。 在自然语言处理领域，主题模型受到了越来越多的关注。在这个领域里，主题可以被视为词项的概率分布。通过分析文档级别的共现信息，主题模型能够提取出语义相关的主题集合，并将词项空间中的文档转换到低维的主题空间中表示。 作者从隐性语义索引这一早期工作开始介绍，逐步深入探讨了概率隐性语义索引和LDA（Latent Dirichlet Allocation）等在主题模型发展过程中的重要阶段。这些工作的关联性和相互影响被详细描述。 作为一种生成性的概率模型，LDA容易扩展为其他形式的概率模型。作者对由LDA衍生的各种模型进行了粗略分类，并选择了代表性的几种进行简要介绍。 主题模型中最重要的两组参数分别是各主题下的词项分布和文档的主题分布。文中还分析了期望最大化算法在这些参数估计中的应用，这有助于更好地理解各个发展阶段的联系和发展脉络。
     
  • BERT-base中文模型-自然语言处理
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    本项目介绍并实现了一种基于BERT-base预训练模型的中文自然语言处理方法，适用于文本分类、情感分析等多种任务。 BERT（双向编码器表示来自变换器）是一种预训练语言模型，旨在为自然语言处理任务提供高质量的特征表示。bert-base-chinese 是 BERT 模型的一种变体，在中文语料库上进行过预训练，以便更好地理解和处理中文文本。它适用于自然语言处理工程师、数据科学家、机器学习研究者以及对中文文本处理感兴趣的开发者。 该模型可用于各种中文自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别和关系抽取等。其主要目标是帮助开发者更准确地理解和处理中文文本，并提高自然语言处理任务的性能。bert-base-chinese 模型已经过预训练，可以直接应用于各种中文自然语言处理任务，在实际应用中可以根据具体需求进行微调以获得更好的效果。
     
  • 自然语言处理的发展历程.pptx
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    本演示文稿探讨了自然语言处理技术从早期概念到现代应用的发展历程，涵盖了关键算法和技术突破。 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支之一，专注于研究人类与计算机之间的语言交互问题。其主要任务分为两类：一是让机器理解人们日常生活中使用的语言表达；二是使机器能够生成流畅、自然的语言。 20世纪50至60年代，NLP进入了萌芽期，在此期间的主要工作集中在语言翻译上，如美国工程师韦弗提出的计算机进行语言翻译的概念。这一时期的研究方法主要分为符号派和随机派两大阵营：前者侧重规则驱动的方法研究，后者则更注重概率模型的应用。 1957年，英格维提出了一个关于计算机翻译的理论框架，并将该过程分为了三个阶段。与此同时，布劳宁与布莱德索在1959年建立了一套用于文本识别的贝叶斯系统，尝试实现对自然语言字符进行最优识别和推算的目标。 进入60年代后，NLP开始步入发展期。这一时期的研究成果包括沃古瓦提出的翻译模型、威尔克斯强调语义重要性的“优选语义学”理论以及科尔默劳尔开发的Prolog系统与维诺格拉德设计的SHRDLU系统等，在自然语言理解和知识推理方面取得了显著进展。 然而，从70年代到80年代，由于技术限制和理论不成熟等因素的影响，NLP领域进入了相对停滞的发展阶段。直到90年代，随着大规模文本数据处理成为可能及计算机技术尤其是机器学习与数据挖掘的飞速进步，NLP迎来了繁荣期。这时期的显著特点是能够高效地处理大量文本信息，并产出更加丰富实用的结果。 进入21世纪以来，自然语言处理的研究重点转向了四个主要方向：一是深入研究语言本身的规律；二是通过大数据进行更精准的语言分析和建模；三是从人工智能与认知科学角度探索人类如何理解和生成语言的过程；四是致力于开发具有实际应用价值的NLP系统。阿里巴巴于2017年发布的一项研究成果展示了自然语言处理在智能问答及文本分类等领域的高水平实践，进一步证明了该技术在现实应用场景中的智能化程度不断提高。 综上所述，从早期的语言翻译尝试到后来理论框架和模型的发展再到如今的数据驱动式创新应用，NLP经历了漫长而复杂的历史演变过程。未来随着计算机科学与统计学的深度融合以及对人类语言理解能力探索的不断深入，自然语言处理将继续推动人机交互方式的根本性变革，并为人工智能领域带来更广泛深远的影响。
     
  • 关于自然语言处理中预训练模型研究的综述
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    本篇综述全面探讨了自然语言处理领域内预训练模型的研究进展，涵盖了各类模型架构、应用场景及未来发展方向。 近年来，深度学习技术在各个领域得到了广泛应用。基于深度学习的预训练模型推动了自然语言处理的发展，并引领其进入了一个新的时代。这些预训练模型的主要目标是使经过预先训练的模型处于一个良好的初始状态，在后续的任务中能够取得更好的性能表现。
     
  • 自然语言处理笔记：基于预训练模型的方法
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    本笔记聚焦于自然语言处理中基于预训练模型的技术，深入探讨了Transformer架构及其变体的应用，总结了最新的研究进展和实践经验。 哈工大的那本书很好。可以在我博客上查阅相关信息：https://zenmoore.github.io 去掉链接后的版本： 哈工大的那本书很好。相关内容在我的博客里有详细介绍。
     
  • 中文自然语言处理中的中文分词训练资料
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    本资料聚焦于中文自然语言处理中关键环节——中文分词的训练，提供详尽的理论知识与实践技巧，助力研究者和开发者提升文本分析能力。 本次提供的中文汉语语料syj_trainCorpus_utf8.txt全网免费转载需要注明出处，该语料由作者通过爬取的短文本及网络上的数据处理、合并生成。整个语料大小为264M，包含1116903条数据，数据用空格隔开，可以用来训练分词模型。